邊緣設備智能化的基本要求

將計算基礎架構從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣這一主張，得到了越來越廣泛的共識。諸如聯(lián)邦學習之類的概念，通過共享的預測模型進行協(xié)作學習這種方式，將標準集中式機器學習(ML)方法從數(shù)據(jù)中心轉移到手機——在將數(shù)據(jù)存儲到云的需求中，消解了對可實現(xiàn)ML能力的要求。5而各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)，每天都在發(fā)展、以更好地賦能基于邊緣的處理功能。成功地將智能帶到邊緣設備也帶來了與傳統(tǒng)的AI不同的商機——例如：個性化購物，移動邊緣計算卡，基于AI的助手;或在制造設施中進行預測分析。邊緣/霧計算的應用，比如：車輛的自動駕駛;需要復雜反饋機制的機器人技術的遠程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能電網(wǎng)終端設備;以及在電網(wǎng)中對本地電能使用進行預測分析。對于此類應用，F(xiàn)PGA邊緣計算卡，成功實施AI的主要決定因素包括：成本效益低功耗可重構性/靈活性尺寸

關于邊緣計算技術

近年來，“物聯(lián)網(wǎng)”“云計算”等技術得到廣泛應用，但是隨著萬物互聯(lián)以及 5G 高帶寬、低時延的時代的到來，各類業(yè)務如車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制、4K/8K、虛擬現(xiàn)實 / 增強現(xiàn)實（VR/AR）等所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量增長，對計算設施帶來了實時性、網(wǎng)絡依賴性和安全性等方面的要求，為了解決這些問題，國內外學者們提出了邊緣計算的概念。邊緣計算的“邊緣”指的是在數(shù)據(jù)源與云端數(shù)據(jù)中心之間的任何計算及網(wǎng)絡資源。例如，智能手機就是個人與云端的“邊緣”，智能家居中的網(wǎng)關就是家庭設備與云端的“邊緣”。邊緣計算的基本原理就是在靠近數(shù)據(jù)源的地方進行計算，是在靠近物或數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡邊緣側，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用能力，就近提供邊緣智能服務的開放平臺。與云計算相比較，邊緣計算就近布置，因而可以理解為云計算的下沉。

邊緣計算實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)技術前的連接性、集中化和智能化，由此可以滿足敏捷連接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的需求，是實現(xiàn)分布式自治、工業(yè)控制自動化的重要支撐。

邊緣計算是計算系統(tǒng)從扁平到邊緣，以及面向 5G 網(wǎng)絡架構演進的必然技術，智能交通邊緣計算卡，同時也提供了一種新的生態(tài)系統(tǒng)和價值鏈。第三方數(shù)據(jù)分析機構IDC 預測，到2020年，將有約500億的智能設備接入互聯(lián)網(wǎng)，其中主要涉及智能手機、可穿戴設備、個人交通工具等，吉林邊緣計算卡，其中 40% 的數(shù)據(jù)需要邊緣計算服務。邊緣計算有著強大市場潛力，也引起了各研究機構、標準組織、服務提供商和產(chǎn)業(yè)界極大的關注。

邊緣計算在各行各業(yè)的應用

隨著傳感器價格和計算成本的持續(xù)下降，更多的“東西”將被連接到互聯(lián)網(wǎng)。

隨著更多的聯(lián)網(wǎng)設備變得可用，邊緣計算將在各行各業(yè)中得到越來越多的應用，尤其是在云計算效率低下的一些領域。

我們已經(jīng)開始看到該技術在多個不同的行業(yè)領域產(chǎn)生影響。

“當我們把云的威力下沉到設備（即邊緣）時，我們可帶來實時地響應、分析和行動的能力，尤其是在網(wǎng)絡條件有限或者缺乏網(wǎng)絡的地區(qū)……它還處于初期發(fā)展階段，但我們正開始看到這些新功能能夠應用于解決范圍的一些重大挑戰(zhàn)?！?/p>

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